装箱问题的算法研究山东大学 赵一帆问题描述在箱子装载问题中，有若干个容量为c的箱子和n个待装载入箱子中的物品。物品i需占s[i]个单元（0<s[i]≤c）。所谓成功装载（feasible packing），是指能把所有物品都装入箱子而不溢出，而最优装载（optimal packing）则是指使用了最少箱子的成功装载。问题分析这道题目是算法课设发给我要求完成的题目，给了四种基本的算法，再加上a
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2024-01-08 14:28:37
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问题描述装箱问题可简述如下：设有编号为 0、1、…、n - 1 的 n 种物品，体积分别为 v0、v1、…、vn-1。将这 n 种物品装到容量都为 V 的若干箱子里。 约定这 n 种物品的体积均不超过 V ，即对于 0≤ i＜n，有 0＜vi ≤ v。不同的装箱方案所需要的箱子数 目可能不同。装箱问题要求使装尽这 n 种物品的箱子数要少。贪心求解使用一种贪心策略：每次都想将当前体积最大的物品装入箱
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2023-12-04 11:26:20
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蓝桥杯 ALGO-21 装箱问题（动态规划，01背包）
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2023-06-13 10:25:58
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题目描述有一个箱子容量为V（正整数0≤V≤2...
原创
2021-07-19 10:05:48
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题目描述有一个箱子容量为V（正整数0≤V≤2...
原创
2021-07-19 10:05:49
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算法训练 装箱问题
时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB
问题描述
有一个箱子容量为V（正整数，0＜＝V＜＝20000），同时有n个物品（0＜n＜＝30），每个物品有一个体积（正整数）。
要求n个物品中，任取若干个装入箱内，使箱子的剩余空间为最小。
输入格式
第一行为一个整数，表示箱子容量；
第二行为一个整数，表示有n个物品；
接下来n行，每行...
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2021-07-09 15:36:09
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原创
2023-10-26 12:06:37
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python调用CPLEX求解——装箱问题由于论文需要，我刚接触学习python以及CPLEX，由于网上相关资源很少，所以想把自己学习的过程记录下来，有不对的地方欢迎大家批评指正，也希望能得到这方面大佬的指导，同时也欢迎刚接触这方面的小伙伴一起讨论交流。前言由于这是一个实例，所以假设各位伙伴已经会使用python了，也已经将cplex和docplex包安装好了，如果没有安装好的伙伴可以看看这个链接
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2024-03-03 11:20:19
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贪心算法装箱问题在JAVA中的实现
在IT领域，贪心算法装箱问题是一个经典的NP难题，广泛应用于物流、资源分配等场景。此问题的核心在于通过贪心策略使得物品的装箱变得尽可能高效，确保空间的最优利用。
> “贪心算法是通过局部最优选择来逼近全局最优的有效策略。” — 计算机科学导论
### 技术原理
在解释贪心算法装箱问题之前，了解其基本概念是很重要的。装箱问题通常指给定一组物品，每个物品有一
这里的装箱问题和我们在算法意义上的装箱问题不是一个概念！也就是不同于下面这篇博客里的装箱问题。【C++】2018华为软挑：模拟退火+贪心FF解决装箱问题_玛丽莲茼蒿的博客 本文的主要工作是补充这篇博客的缺失代码，使之能够运行。2018华为软挑--模拟退火+FF解决装箱问题【C++代码】_小马哥MAX的博
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2024-01-01 13:52:28
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文章目录一、天际线启发式二、迭代局部搜索算法结合天际线启发式三、Java代码实现3.1 项目结构3.2 ILS3.4 Run3.5 运行结果展示 【运筹优化】求解二维矩形装箱问题的算法合辑（Java代码实现）一、天际线启发式关于天际线启发式的介绍请看我的另一篇博客：【运筹优化】基于堆优化的天际线启发式算法和复杂的评分策略求解二维矩形装箱问题 + Java代码实现二、迭代局部搜索算法结合天际线启发
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2024-01-28 07:43:29
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01 | 问题导入二维装箱问题顾名思义就是将若干个矩形物品装进矩形箱子中，并且在装箱的过程中不允许将矩形物品斜着放（PS：下图就是不允许的装箱操作），同时在装箱过程中允许将物品旋转90度放置（但是为了简单地求解问题，我们规定不允许将物品旋转90度），一般来说求解的目标是最小化箱子的使用数目。 02 | 算法描述BL法全称是bottom-up left-justified，通俗点来说将一
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2023-12-21 05:26:02
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简介最终能实现给出一个在一个指定的平面区域内，不同形状、大小、数量的平面物料的最节省空间的排布方式，且具有实时显示功能问题描述：排布区域 平面区域为40×50（X方向×Y方向）的矩形。物料描述 1、包含矩形和三角形两种形状。 2、矩形和三角形的总数为25个，每种形状至少有一个。 3、矩形和三角形的面积、数量随机。排布规则 1、所有物料都必须使用 2、所有物料之间不能叠放 3、物料可以进行任意角度的
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2023-08-30 16:37:32
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在我们的生活和工作中，装箱问题（Knapsack Problem）是一个经典的优化问题。在给定的物品中，我们需要从中选择一些物品，使得在装箱的重量和价值之间达到最佳平衡。本文将通过 Python 代码实现这个问题，结构化解析技术原理、架构设计、源码分析、应用场景及案例分析。希望通过这篇文章，可以帮助你深入理解装箱问题的解决方案。
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flowchart TD
A[输入物
【0】README0.1） 本文总结于 数据结构与算法分析， 源代码均为原创， 旨在 理解 “近似装箱问题（三种联机算法实现）” 的idea 并用源代码加以实现； 0.2） 近似装箱问题的三种联机算法 分别是： 下项适合算法 + 首次适合算法 + 最佳适合算法 ， 我们将依次给出源代码实现+算法描述； 0.2）联机问题+脱机问题version1）联机装箱问题： 在这种问题中， 必须将每一件物品放入
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2024-06-14 13:50:28
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有若干种规格的箱子，可装小球的数量不同 现有小球若干，如何装箱可以满足以下两个条件： 1.箱数最少 2.箱子最满 举个例子： 4个箱子，分别能装小球200，150，100，80个 求440小球
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2023-11-02 13:44:05
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